五大维度对比，彻底搞清楚ASO和苹果竞价广告ASM

苹果搜索广告（Search Ads）在美国上线了，开发者由淡定观望到人人惶惶，ASM何时登陆中国时间未知，但可以确定的是中国市场是苹果的重点关注对象。对于开发者而言，问题来了，我们要不要继续做ASO吗？二者如何配合使用？其实这个问题的答案很明确，正如PC端不会因为有SEM的存在而放弃SEO一样，那么ASM与ASO到底有何不同？首先，简单了解一下ASM。

 

什么是 ASM ？

苹果应用商店搜索市场：App Store Search Marketing，简称ASM。ASM广告展示的两大主要因素是：相关性和投放价格。收费模式为CPT（Cost Per Tap），即国内一般所指的CPC按点击收费。

1、展现位置：关键词搜索结果页面最上方，有明显的广告标识

2、广告排名考虑因素：出价*相关度

ASM的广告排名，主要考虑出价和App相关度这两个要素。出价，顾名思义，就是对单个点击的价格，而App的相关性，是竞价排名中优先级最高的因素，指的是App名称、关键词、图形元素、描述等文本相关性。此外，用户的点击率也会影响到App的相关性。

3、关键词广告实现形式：指定匹配、模糊匹配

指定关键词匹配广告：可以设定关键词，用户搜索关键词等。模糊匹配广告：设定广告后，系统自动匹配你的关键词。

二者区别在于，指定匹配目前会优质一些，但比较适合前期有ASO基础，相关度比较高，品牌知名度较好的APP。模糊匹配机制对于ASO基础薄弱，刚开始投放广告的APP，ASM会是一个非常好的用来发掘有价值关键词的方法，从模糊匹配衍生出的关键词中，挑选出效率更好的（转化率，展示次数），再使用指定匹配来重新定价，从而最大化的利用该关键词的价值。

 

五大维度对比 ASO 与 ASM 的不同

1、二者适合的产品、行业和关键词不同

比如金融行业词、医疗行业词，ASM有很强的品牌广告优势，就像以前PC端医疗行业一定会做SEM一样。对于此类CP来说，ASM诱惑极大。但是对于很多社交、工具类的行业词，用户会偏向ASO这种非广告的搜索展示结果，用户的选择权重上会有所不同。

2、ASO可以弥补ASM一个广告位的先天局限

ASM只有一个广告位置，而ASO的关键词优化，或者说积分墙形式优化的关键词，可以帮APP冲榜前三、前五，照样有强势影响。所以如果竞争不到ASM的广告位，还是要踏踏实实把ASO做好，抓好ASO也可以弥补ASM的不足。

3、相对ASO的静态展示，ASM是实时动态变化的，这将更依赖人工智能

以往ASO是一种静态的维护，加入竞价广告的玩法，ASM变得扑朔迷离，前一个小时的监测，也许下一个小时因为某家企业的竞价广告彻底改变局面。所以谁具备实时动态监测的能力，以及实时优化的能力，才能更好地做到投放效果最大化。实时优化取决于人工智能也就是机器学习与大数据算法，这里面将更多的需要大数据技术派上用场。

4、ASM广告组可以无限精细，这将考验关键词的精细化运营能力

以往ASO相对静态，不会有太大幅度的动态变化，操作起来也相对容易些。而ASM账户设置的结构越精细，效果也越好，对于几十个组词乃至上百个词组的选择与优化，什么时间段、哪个渠道、哪个时间点、什么性别、什么年龄段。这对于人工操作来讲是绝对的考验，试想一个人一整天盯着电脑能做到几十个词组的优化就已经很不错了，但是ASM的颗粒度越细越好，大量广告组的组合与优化，实时更新等，是很难由人工作业来完成。这也是很多APP目前最大的困惑，如果是基于大数据机器算法，能快速反应，自行抓取关键词，生成最佳描述等文本信息，会大幅节省人工成本同时提升投放效果。这对于ASM代理服务商的要求就更高了，说白了，ASM哪家强，就看机器智能投放哪家强！关于智能投放如何精细颗粒度进行实时投放的细节可以咨询量江湖。

5、ASM来了，其实ASO更重要了，因为ASM取决于APP相关性

ASM是一个商业化产品，ASO是一种优化理念。ASO有无预算，都可以做的，所以ASO应用更广泛。ASO是在App Store里整个文本内容的优化，包含了从关键词覆盖、副标题、评论、榜位、排名等多全方位内容。ASM重要依据是APP相关性，相关性是竞价排名优先级最高的因素，因此优化APP名称、图形元素、描述和关键词等等，以提升相关性的ASO基础工作就更加重要了。相关性做得不好，也会影响ASM效率。所以ASM来了，不仅ASM要专业，ASO也要求更专业了。

在赚钱这件事儿上，苹果不淡定了，正在加快步伐把CP的钱往ASM上赶。但是在花钱这件事儿上（ASM）就是考验智力的时刻了。按照SEM的套路，其实很多人对ASM会知道个大概齐，但是能真正玩转ASM，则需要很多因素。比如通过ASO把相关性做上去，又比如通过全方位的品牌推广把APP名气做上去，再比如通过精细化运营把关键词颗粒度做得比别人更精细更精准，或比如利用大数据机器算法实时动态的监测与优化。

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